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    文件類(lèi)型: .m
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    發(fā)布日期: 2021-05-13
  • 語(yǔ)言: Matlab
  • 標(biāo)簽: matlab??music??平滑??

資源簡(jiǎn)介

MUSIC算法 [1] 是一種基于矩陣特征空間分解的方法。從幾何角度講,信號(hào)處理的觀測(cè)空間可以分解為信號(hào)子空間和噪聲子空間,顯然這兩個(gè)空間是正交的。信號(hào)子空間由陣列接收到的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣中與信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征向量組成,噪聲子空間則由協(xié)方差矩陣中所有最小特征值(噪聲方差)對(duì)應(yīng)的特征向量組成。這是我當(dāng)時(shí)學(xué)music算法時(shí)自己總結(jié)并注釋過(guò),很好懂

資源截圖

代碼片段和文件信息


clear?all;
clc;
p=3;??%入射信號(hào)數(shù)目
M=8;??%陣元個(gè)數(shù)
L=1;??%將陣列劃分為相互重疊的L個(gè)子陣??
m=M-L+1;??%每個(gè)子陣中的陣元個(gè)數(shù)
fc=1e9;??%入射信號(hào)中頻為1G
DOA=[202122]/180*pi;?%信號(hào)入射DOA
fs=3*fc;??%采樣頻率
N=512;??%采樣個(gè)數(shù)
snr=10;??%信噪比
T=1/fs;??%采樣時(shí)間間隔
c=3e8;??%波速
d=c/fc*0.5;??%陣元間距
t=0:T:(N-1)*T;??%采樣時(shí)間區(qū)間
s1=sqrt(2)*cos(2*pi*fc*t);
s3=2*s1;%信號(hào)數(shù)據(jù)
s2=sqrt(2)*cos(2*pi*(fc+2e8)*t);
s4=sqrt(2)*cos(2*pi*(fc+3e7)*t);
%s3=sqrt(2)*cos(2*pi*(fc+5e8)*t);
%s4=5*s1;
s5=sqrt(2)*cos(2*pi*(fc+9e8)*t);;
s6=sqrt(2)*cos(2*pi*(fc+1e7)*t);
ss=[s1;s2;s3;s4;s5;s6];
s=ss(1:p:);
%%%%%%%%計(jì)算陣列流形矩陣A
A=zeros(Mp);
for?k=1:p
????for?kk=1:M
????????A(kkk)=exp(-j*2*pi*fc*(kk-1)*d*sin(DOA(k))/c);
????end
end
y=A*s;
y=awgn(ysnr);%陣列接收數(shù)據(jù)
R=y*y‘/N;
[vdd]=eig(R);?%對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解
%%%%%計(jì)算噪聲子空間
if(dd(11)>dd(22))
????Un=v(:p+1:M);
else
????Un=v(:1:(M-p));
end
do=-90:90;
pu1=zeros(1length(do));
kg=1;
for?k=-90:90
????a=zeros(M1);
????for?kk=1:M
????????a(kk1)=exp(-j*2*pi*fc*(kk-1)*d*sin(k/180*pi)/c);
????end
????pu1(1kg)=abs(1/(a‘*Un*Un‘*a));
????kg=kg+1;
end
hold?on;
%測(cè)量譜峰值
?DOA_guji1=[];
double(pu1);
double(DOA_guji1);
l=length(pu1);
for?i=2:l-1
????if?(pu1(i)>pu1(i+1)&&pu1(i)>pu1(i-1)&&pu1(i)>1)
????????DOA_guji1=[DOA_guji1i-90-1];
????end
end
DOA_guji1




rf=zeros(mm);
rb=ze

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